http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/65 2026-06-26T16:08:07Z http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11387 Valorization of non-living microbial biomass for the adsorptive removal of cationic dyes from multicomponent aqueous systems : mechanistic study, DFT adsorption energy analysis, modeling, and machine learning-based optimization Othmani, Amira This research investigates the valorization of Streptomyces rimosus biomass, an industrial byproduct of antibiotic production, as an eco-friendly biosorbent for the removal of cationic dyes (Basic Blue 41, Basic Red 46, and Basic Yellow 28) from multicomponent aqueous systems. Comprehensive physicochemical characterization confirmed the presence of active functional groups responsible for high adsorption affinity. Adsorption kinetics and isotherms revealed a spontaneous, endothermic, and predominantly chemisorptive process. Density Functional Theory (DFT) analyses correlated adsorption energies and electronic descriptors with experimental performance, elucidating molecular-level interaction mechanisms. Advanced machine learning models, including a Tri-Hybrid DNN–NAS–PSO framework, provided accurate prediction and optimization of adsorption behavior. The study establishes S. Rimosus biomass as a sustainable and efficient biosorbent, offering a circular-economy approach for industrial wastewater remediation. Thèse de Doctorat : Génie Chimique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2026. - Thèse confidentielle 3 ans jusqu'à Mars 2029 2026-01-01T00:00:00Z http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11377 Commandes robustes d’un filtre actif de puissance basé sur des convertisseurs multicellulaires Hemici, Kheira Cette thèse porte sur le développement de stratégies de contrôle pour les filtres actifs parallèles basés sur des onduleurs multi-cellules, dans le but d’améliorer la qualité de l’alimentation électrique affectée par les charges non linéaires. Dans ce cadre, nous avons développé un modèle mathématique précis du système dans une référence (dq) qui permet une analyse dynamique complète des performances du candidat. Deux stratégies de contrôle et de comparaison ont également été proposées.La première approche est basée sur le contrôleur Proportionnel-Integratif (PI), où nous avons développé une structure de contrôle garantissant que la tension de ligne DC et les tensions flottantes des condensateurs sont régulées tout en réduisant significativement le taux de distorsion harmonique. Cependant, les résultats ont montré que ce contrôle était limité en ce qui concerne les changements rapides pendant la grossesse. La seconde approche consiste à proposer des stratégies avancées de contrôle non linéaire, à savoir le contrôle de rétraction progressive et le contrôle du glissement du second ordre, et nous avons développé des lois de contrôle qui garantissent une plus grande durabilité et un meilleur équilibre dynamique des efforts des condensateurs flottants. Les résultats de la simulation ont montré la supériorité des stratégies de contrôle non linéaires, en particulier la méthode du planage du second ordre, en termes de précision, de vitesse de réponse et de stabilité par rapport au contrôle proportionnel-intégratif Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2026 2026-01-01T00:00:00Z http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11376 Valorisation des fibres de laine pour l’élaboration de nouveaux biomatériaux Touatou, Soumia Ce travail de thèse a pour objectif d’élaborer des films plastiques à base de laine, comme voie de valorisation des déchets de kératine et de développement de matériaux biosourcés. Dans la première partie, des films de laine plastifiée au glycérol (à 20 %, 30 % et 40 %) ont été obtenus par le procédé de pressage à chaud. Les propriétés mécaniques ont été étudiées par le test de traction et discutées en fonction des conditions opératoires, et ce, à l’aide de la méthode des plans d'expériences, afin d’optimiser les paramètres du procédé. Dans la deuxième partie, des traitements chimiques par Na2SO3, NaOH et H2O2 ont été appliqués à la laine afin d’améliorer les propriétés des films élaborés. Les résultats ont montré que le traitement avec Na2SO3 provoque la diminution de la résistance à la traction et l’augmentation de l’allongement à la rupture des films par rapport au film de laine non traitée, tandis que les traitements avec NaOH et H2O2 peuvent améliorer la résistance à la traction dans certaines conditions expérimentales, mais sans effet notable sur l’allongement à la rupture. Les analyses thermiques ont confirmé que les films restent stables à 100°C. L’examen de la microstructure des films a montré que les films obtenus sont des matériaux composites. A l’issue de ce travail, la valorisation de la laine en tant que matière plastique a été mise en évidence. Thèse de Doctorat : Génie des Procédés et Environnement : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2026 2026-01-01T00:00:00Z http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11375 Application of artificial intelligence to the prospecting of Pb-Zn deposits in Algeria and metallogenic implications Remidi, Selma In the current global context of increasing demand for base metals, mineral exploration has become a high-risk and capital-intensive strategic priority for Algeria’s economic diversification. The primary objective of this study is to reduce exploration uncertainty by identifying and mapping undiscovered Lead–Zinc (Pb–Zn) mineral potential in Northeast Algeria. This research represents the first comprehensive application of multiple predictive modeling approaches for Mineral Prospectivity Mapping (MPM) in the region, capitalizing on its complex tectono-sedimentary and magmatic framework to support informed mining investment decisions. To achieve this objective, a robust multi-criteria GIS-based framework was developed to compare two distinct modeling paradigms. Knowledge-driven approaches, including the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Fuzzy Logic, were employed to translate expert geological knowledge and metallogenic concepts (Source–Drain–Trap) into spatial predictions. In parallel, data-driven models were implemented using advanced machine learning algorithms, namely Random Forest (RF), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), and Convolutional Neural Networks (CNN). These models were further enhanced through a Stacking ensemble strategy, integrating multiple learners to better capture complex and non-linear geological relationships. All models were rigorously validated using a comprehensive set of statistical performance metrics. The results indicate that expert-based models, particularly Fuzzy Logic, remain reliable for geological interpretation, achieving an accuracy of 78.27%. However, the data-driven Stacking ensemble model outperformed all other approaches, attaining an exceptional accuracy of 97.67% and an Area Under the Curve (AUC) of 0.983. The final MPM outputs successfully delineate high-prospectivity zones, notably along the coastal magmatic belt and major structural corridors of the External Domain. This study provides a robust decision-support framework for mineral exploration, significantly improving target prioritization and resource management strategies in Algeria. Thèse de Doctorat : Génie Minier : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2026 2026-01-01T00:00:00Z